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| 专利/申请号： | CN202410041032.X | 专利名称： | 基于加权滤波增强的卷积神经网络图像预测方法 |
| 申请日： | 2024-01-11 | 申请/专利权人 | 齐鲁工业大学(山东省科学院) |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 山东省济南市长清区西部新城大学科技园 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G06V10/44 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2024-02-13 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN117557807A | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 72 | 所属领域： | 计算机视觉专利转让搜索 |
摘 要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其是提供了基于加权滤波增强的卷积神经网络图像预测方法。该方法包括根据原始图像的纹理复杂度，将原始图像分为平滑块组和纹理块组，根据像素位置将平滑块组和纹理块组分别划分为四个像素集合，生成预处理图像；利用平滑块预处理图像和纹理块预处理图像，分别对加权滤波增强的卷积神经网络进行训练，通过加权滤波调节目标像素周围像素值的权重，并通过混合扩张卷积HDC扩展网络接受域，获得像素预测，生成预测图像，该方法利用卷积神经网络中的大小不同的卷积核具有多个感受野和全局优化性的能力，提升了可逆信息隐藏的预测器，提高了图像预测的精度和效率，以及提升了嵌入的容量。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 2024/04/02 | 授权 | |
| 2024/03/01 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06V 10/44 专利申请号: 202410041032.X 申请日: 2024.01.11 |
| 2024/02/13 | 公开 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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